 超过 225 个 MySQL 顾问程序  600 多个受控变量  60 多种性能图表  MySQL Workbench  Oracle 标准支持服务 “借助 MySQL Query Analyzer， 我们可以识别和分析存在问题的 SQL 代码，同时将数据库性能提 升两倍。更加重要的是，我们在三 天内就完成了这一任务，而过去则 需要数周之久。” 注入）  对现有 MySQL 应用实施基于策略的审计合规性  通过 MySQL Enterprise Monitor 提高数据库性能和可用性  通过 MySQL Query Analyzer 查明影响数据库性能的 SQL 代码  使用超过 225 个 MySQL 顾问程序实施 MySQL 优秀实践  通过 MySQL Workbench 以可视化方式设计、开发、管理和迁移数据库 数据库，针对性能进行优化；而自动扩展能够让用户弹性扩展 计算资源、存储资源和 MySQL 副本。 MySQL 数据库 MySQL 凭借经济高效、可靠、高性能且可扩展的电子商务、联机事务处理和嵌入式数据库应用 成为全球使用广泛的开源数据库。它是一种事务安全、符合 ACID 标准的集成式数据库，支持全 面的提交、回滚、崩溃恢复和行锁定功能。MySQL 不仅简便易用、易于扩展、性能卓越，而且

©hijiangtao Deno / 基于 V8 V8 是一个由 Google 开发的开源 JavaScript 引擎，其在运行之前将 JavaScript 编译成了机器代码 ，而非字节码或是解释执行它，以此提升性能。更进一步，使用了如 Inline Cache 等方法来提高性 能。有了这些功能，JavaScript 程序与 V8 引擎的速度媲美二进制编译。在 Deno 中，V8 引擎用于 执行 JavaScript Tokio 是 Rust 编程语言的异步运行时，提供异步事件驱动平台，构建快速，可靠和轻量级网络应 用。利用 Rust 的所有权和并发模型确保线程安全。Tokio 构建于 Rust 之上，提供极快的性能，使其 成为高性能服务器应用程序的理想选择。在 Deno 中 Tokio 用于并行执行所有的异步 IO 任务。 ©hijiangtao Deno and Node Node 是什么？ V8 上一个 JavaScript 如何评价 deno 把一些内部模块从 ts 改回 js ？ 编译速度、高性能代码、类型约束不一致 比如 lib.*.d.ts 和 deno api 实现所导出的 d.ts 有一定 gap，进而影响 web api 的开发范式，进 而为了与 whatwg 对齐而引入的多余代码（例如原文中的 define name），进而影响性能 https://docs.google.com/document/d

bisect --- 数组二分查找算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 8.7.1 性能说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 iii 8.7 8 限制全局变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434 12.1.9 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435 12.1 4 类的层次结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 597 16.2.5 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606 16.3

bisect --- 数组二分算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 8.7.1 性能说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 8.7.2 搜索有序列表 8 限制全局变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484 12.1.9 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 485 12.1 4 类的层次结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 682 16.2.5 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 691 16.3

bisect --- 数组二分算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 8.7.1 性能说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 8.7.2 搜索有序列表 8 限制全局变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 480 12.1.9 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481 12.1 4 类的层次结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 678 16.2.5 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 687 16.3

epochs=5, batch_size=32) 或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型： model.train_on_batch(x_batch, y_batch) 只需一行代码就能评估模型性能： loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) 或者对新的数据生成预测： classes = model 存 储 在 $HOME/.keras/datasets/ 中。 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ 在模型的开发过程中，能够在一次次的运行中获得可复现的结果，以确定性能的变化是来 自模型还是数据集的变化，或者仅仅是一些新的随机样本点带来的结果，有时候是很有用处的。 下面的代码片段提供了一个如何获得可复现结果的例子 - 针对 Python 3 环境的 TensorFlow implementation: 实现模式，1 或 2。模式 1 将把它的操作结构化为更多的小的点积和加法 操作，而模式 2 将把它们分批到更少，更大的操作中。这些模式在不同的硬件和不同的应 用中具有不同的性能配置文件。 • return_sequences: 布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出，还是全部序列。 • return_state: 布尔值。除了输出之外是否返回最后一个状态。 • go_backwards:

bisect --- 数组二分查找算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 8.7.1 性能说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 8.7 限制全局变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465 12.1.9 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466 类的层次结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 641 16.2.5 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 650

在没有外部信息的情况下，就不可能毫无疑义地确定一个字符串使用了何种编码格式。每种字符映射编 码格式都可以解码任意的随机字节序列。然而对 UTF-8 来说这却是不可能的，因为 UTF-8 字节序列具有 不允许任意字节序列的特别结构。为了提升 UTF-8 编码检测的可靠性，Microsoft 发明了一种 UTF-8 变体 形式 (Python 2.5 称之为 "utf-8-sig") 专门用于其 Notepad 程序：在任何 Unicode DIAERESIS RIGHT-POINTING DOUBLE ANGLE QUOTATION MARK INVERTED QUESTION MARK 对于 iso-8859-1 编码格式来说），这提升了根据字节序列来正确猜测 utf-8-sig 编码格式的成功率。所 以在这里 BOM 的作用并不是帮助确定生成字节序列所使用的字节顺序，而是作为帮助猜测编码格式的 记号。在进行编码时 utf-8-sig 写形式也都是有效的别名；因此， 'utf-8' 是 'utf_8' 编解码器的有效别名。 CPython implementation detail: 有些常见编码格式可以绕过编解码器查找机制来提升性能。这些优化 机会对于 CPython 来说仅能通过一组有限的别名（大小写不敏感）来识别：utf-8, utf8, latin-1, latin1, iso-8859-1, iso8859-1, mbcs

在没有外部信息的情况下，就不可能毫无疑义地确定一个字符串使用了何种编码格式。每种字符映射编 码格式都可以解码任意的随机字节序列。然而对 UTF-8 来说这却是不可能的，因为 UTF-8 字节序列具有 不允许任意字节序列的特别结构。为了提升 UTF-8 编码检测的可靠性，Microsoft 发明了一种 UTF-8 变体 形式 (Python 2.5 称之为 "utf-8-sig") 专门用于其 Notepad 程序：在任何 Unicode DIAERESIS RIGHT-POINTING DOUBLE ANGLE QUOTATION MARK INVERTED QUESTION MARK 对于 iso-8859-1 编码格式来说），这提升了根据字节序列来正确猜测 utf-8-sig 编码格式的成功率。所 以在这里 BOM 的作用并不是帮助确定生成字节序列所使用的字节顺序，而是作为帮助猜测编码格式的 记号。在进行编码时 utf-8-sig 写形式也都是有效的别名；因此， 'utf-8' 是 'utf_8' 编解码器的有效别名。 CPython implementation detail: 有些常见编码格式可以绕过编解码器查找机制来提升性能。这些优化 机会对于 CPython 来说仅能通过一组有限的别名（大小写不敏感）来识别：utf-8, utf8, latin-1, latin1, iso-8859-1, iso8859-1, mbcs

bisect --- 数组二分算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 8.7.1 性能说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 8.7.2 搜索有序列表 8 限制全局变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466 12.1.9 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467 12.1 4 类的层次结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 654 16.2.5 性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 663 16.3